一种联合Polar编码与混沌加密的信号传输方法及系统

    公开(公告)号:CN114650125A

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202210064833.9

    申请日:2022-01-20

    Abstract: 本发明公开了一种联合Polar编码与混沌加密的信号传输方法及系统,属于信号传输技术领域,包括:获取发送信号并对其进行预处理得到预处理信号;对所述预处理信号进行Polar编码,在编码的过程中利用多维混沌系统生成的混沌序列对信息索引位矩阵、冻结比特位信息进行加密,得到加密信号;将加密信号进行预处理得到串行数据流,对串行数据流进行映射得到映射信号,将映射信号调制到子载波上,在调制的过程中利用多维混沌系统生成的混沌序列对子载波顺序进行掩蔽,然后转换成时域信号送入信道中实现信号传输;有效防止信息被非法接收和恶意攻击,使通信系统兼具纠错和加密的能力,实现了高安全高可靠性的信号传输。

    一种三参数测量的混合结构干涉仪传感器

    公开(公告)号:CN111412938B

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202010357837.7

    申请日:2020-04-29

    Abstract: 本发明涉及一种三参数测量的混合结构干涉仪传感器,包括自左至右依次熔接的第一单模光纤、无芯光纤微球腔、光子晶体光纤和第二单模光纤;本发明通过一个无芯光纤微球腔和小段光子晶体光纤锥做到了在一个传感器上既有Fabry‑Perot干涉仪的功能又有Mach‑Zehnder干涉仪的功能。并且本发明的干涉仪传感器具有结构制作简单、灵敏度高和稳定性好等优点。同时该传感器还可以对横向压力、温度和折射率三参数进行测量。

    一种基于新型Logistic混沌加密方式的OCDM系统

    公开(公告)号:CN114142987A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111413127.2

    申请日:2021-11-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于新型Logistic混沌加密方式的OCDM系统。传统的Logistic混沌通常只是利用单一的迭代值产生随机性不高的序列或者是利用对初始值的敏感性进行多次的复杂迭代,这会使得保密系统安全性不高或者实现太复杂。研究表明,在混沌参数不变的请况下,最开始迭代的二十多次迭代值之差几乎为0,此时至少进行二十多次迭代后的迭代值才会有效,而本发明是通过产生迭代值的同时,使原本固定的参数值受随机序列的控制而变化。此时迭代值随着参数的变化而变化,不需要多次的复杂迭代。但随着迭代次数的增加,只改变混沌参数的值的方法得到的序列安全性更高。初始值只需要由初始值发生器随机提供,可以产生不同的迭代值的同时还保证了随机性。

    一种基于全连接神经网络编码译码的光传输方法

    公开(公告)号:CN113673686A

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN202111033498.8

    申请日:2021-09-03

    Abstract: 本发明涉及一种基于全连接神经网络编码译码的光传输方法,其中:二进制比特流首先通过串并变化,将串行的二进制数据并行输入到全连接神经网络模块中,利用全连接神经网络模块的全连接方式对所有输入的相邻比特间的相互联系进行整合连接,保留输入比特信息间的相互关联和影响,将数据转化为符号信息后再进行脉冲整形,发射到信道进行传输。本发明消除了码间串扰,有效地降低了接收端信号误码率,提高信号抗噪能力,间接提高了信号传输速率和信道容量,优化系统的传输性能。同时在输入端采用升余弦滤波器进一步地减少码间串扰,提升系统的传输性能。

    一种集成机器学习的多模式降水预估方法

    公开(公告)号:CN113361766A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110620607.X

    申请日:2021-06-03

    Abstract: 本发明公开了一种集成机器学习的多模式降水预估方法,其特征在于:采用基于最新的CMIP6气候模式模拟数据和中国气象局台站观测的格点资料,计算生成中国区域的四类降水的极端气候指数,利用历史时段的观测和模式数据训练多种机器学习模型,评估不同机器模型的性能,基于模型性能赋予不同权重,集成生成未来不同增温情景、增温幅度的平均及极端降水概率预估结果。本发明采用了多模式和多机器算法集成技术,降低了未来预估中由不同模式和不同算法引入的不确定度,使预估的结果更具可靠性。

    一种基于YOLOv4卷积神经网络的BOTDR分布式光纤传感系统

    公开(公告)号:CN112781634B

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202110386291.2

    申请日:2021-04-12

    Abstract: 本发明是一种基于YOLOv4卷积神经网络的BOTDR分布式光纤传感系统,系统中光信号发送模块内激光器发出的光经过第一耦合器分为探测光和参考光,探测光经过处理后发送到传感光纤模块内的光纤内并自发布里渊散射,散射光与参考光通过第二耦合器完成光学拍频后利用光电探测器探测采集;采集到的布里渊散射光的时域电信号做快速傅里叶变换得到三维频谱图并压缩成二维频谱图,运用卷积神经网络对二维频谱做目标检测,对发生频移的部位和频率基底目标定位并获取其频率和功率信息,最后计算出温度和应变信息。该方案利用散射光频谱图中的有效信息来获取实际的传感信息,提高BOTDR分布式光纤传感系统的测量速度和精度。

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